針對多屬性大規(guī)模群體決策問題中決策者評價信息類型不一致的情況,提出一種包含精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、語言信息的多屬性大規(guī)模群體決策方法。首先,定義了幾種不同的轉(zhuǎn)換函數(shù),以此將各決策者給出的精確數(shù)、區(qū)間數(shù)、語言信息一致化為虛擬語言術(shù)語;然后,給出了大規(guī)模群體決策矩陣的的分組方法,并利用新的三維語言密度算子對其進(jìn)行集結(jié);最后,在語言冪Heronian算子的基礎(chǔ)上,對群體綜合決策矩陣進(jìn)行集結(jié)。通過算例驗證了所提方法的可行性與有效性。算例分析表明,該方法不僅能夠較好地解決混合信息的處理問題,以及能夠充分考慮群體共識度;還能夠體現(xiàn)屬性之間的關(guān)聯(lián)性,以及反映集結(jié)值的整體均衡性,因此可使得決策結(jié)果更為客觀合理。 

【文章來源】：系統(tǒng)工程與電子技術(shù). 2020,42(11)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：10 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 問題描述與假設(shè)條件
2 預(yù)備知識
    2.1 語言評估標(biāo)度
    2.2 轉(zhuǎn)換函數(shù)
3 方法與模型
    3.1 三維語言密度算子
    3.2 語言冪Heronian算子
4 算法步驟及流程
    4.1 算法步驟
    4.2 決策流程
5 算例分析
    5.1 算法步驟
    5.2 方法比較
6 結(jié)束語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混合信息下的動態(tài)雙激勵評價機(jī)制設(shè)計及應(yīng)用[J]. 張發(fā)明,肖文星.  中國管理科學(xué). 2017(12)
[2]直覺模糊數(shù)密度集成算子及其應(yīng)用[J]. 林友諒,李武,韓慶蘭.  控制與決策. 2017(06)
[3]專家判斷矩陣集結(jié)的一種最優(yōu)方法[J]. 李磊,李靜,李彤.  系統(tǒng)工程. 2016(09)
[4]Group decision-making method based on entropy and experts cluster analysis[J]. Xuan Zhou,Fengming Zhang,Xiaobin Hui,and Kewu Li Engineering College,Air Force Engineering University,Xi’an 710038,P.R.China.  Journal of Systems Engineering and Electronics. 2011(03)
[5]基于二維密度加權(quán)算子的群體評價信息集結(jié)方法[J]. 張發(fā)明,郭亞軍,易平濤.  系統(tǒng)管理學(xué)報. 2009(04)
[6]密度加權(quán)平均中間算子及其在多屬性決策中的應(yīng)用[J]. 易平濤,郭亞軍,張丹寧.  控制與決策. 2007(05)

博士論文
[1]不確定多屬性決策方法及其在航運企業(yè)評價中的應(yīng)用研究[D]. 包甜甜.大連海事大學(xué) 2017



本文編號：3197605